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Ingeniero de Machine Learning (ML) aplicado, se requiere Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA), trabajo desde casa
Estados Unidos
San Francisco, California, United States
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción del puesto
Ingeniero de Machine Learning (ML) aplicado, se requiere Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA), trabajo desde casa
El ingeniero de Machine Learning (ML) aplicado creará y mejorará sistemas de Machine Learning (ML) que impulsan nuestras aplicaciones nativas de IA. Trabajarás en clasificación, recuperación, clasificación (ranking), personalización y evaluación, asumiendo la responsabilidad desde el desarrollo del modelo hasta su implementación en producción. Este puesto es para ingenieros que disfrutan resolviendo problemas prácticos de Machine Learning (ML), mejorando la calidad de los modelos y entregando sistemas fiables utilizados por usuarios reales. Se requiere experiencia en Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA). Este puesto es 100% remoto.
Cualificaciones
DEBE ESTAR DISPUESTO A REALIZAR UNA EVALUACIÓN DE PROGRAMACIÓN DE 60 MINUTOS.
Cualificaciones del ingeniero de Machine Learning (ML) aplicado
- Se requiere experiencia en Machine Learning (ML).
- Se requiere experiencia en Inteligencia Artificial (IA).
- Sólidos fundamentos en Machine Learning (ML) y arquitecturas neuronales modernas.
- Experiencia práctica en la creación e implementación de modelos de Machine Learning (ML) en producción.
- Experiencia en clasificación, ranking, recuperación, sistemas de recomendación o personalización.
- Comprensión de la evaluación de modelos, experimentación y métricas de rendimiento.
- Capacidad para escribir código de calidad de producción y trabajar con conjuntos de datos del mundo real.
- Capacidad para equilibrar la calidad del modelo, la latencia, el coste y la fiabilidad.
- Gran sentido de la responsabilidad y habilidades para la resolución de problemas.
- Stack tecnológico: Embeddings, búsqueda vectorial y modelos de ranking, sistemas de Machine Learning (ML) en producción y pipelines de inferencia, Python y PyTorch/JAX.
Responsabilidades del ingeniero de Machine Learning (ML) aplicado
- Crear y mejorar modelos de Machine Learning (ML) para clasificación, ranking, recuperación y personalización.
- Desarrollar clasificadores eficientes y optimizar la precisión, exactitud, latencia y coste del modelo.
- Mejorar la relevancia de la búsqueda y la recuperación de contexto mediante embeddings, búsqueda híbrida y reranking.
- Crear modelos de personalización que aprendan del comportamiento del usuario respetando la privacidad.
- Desarrollar pipelines de evaluación, conjuntos de datos etiquetados y métricas para medir la calidad del modelo.
- Ajustar (fine-tune) y adaptar modelos existentes cuando se cuente con datos suficientes.
- Crear y mantener pipelines de entrenamiento, inferencia e implementación de Machine Learning (ML).
- Depurar problemas en producción, supervisar el rendimiento del modelo y realizar mejoras basadas en comentarios del mundo real.
Resultados esperados para el ingeniero de Machine Learning (ML) aplicado
- Los modelos de Machine Learning (ML) en producción cumplen con los objetivos esperados de precisión, relevancia, latencia y fiabilidad.
- Las mejoras en clasificación y ranking ofrecen ganancias medibles en la calidad del modelo.
- Los pipelines de evaluación identifican regresiones y respaldan lanzamientos de modelos fiables.
- Los pipelines de entrenamiento, inferencia y datos son robustos, reproducibles y mantenibles.
- Las mejoras en los modelos están impulsadas por comentarios del mundo real y resultados medibles.
- Colabora eficazmente con los equipos de ingeniería y producto para ofrecer funciones fiables basadas en ML.
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Información adicional
Toda su información se mantendrá confidencial de acuerdo con las directrices de EEO.
Compensación: USD 120000 - USD 160000 - anual
Los beneficios incluyen seguro médico, dental, de visión, opciones de plan de ahorro, tiempo libre remunerado (PTO), etc.
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